Why Mlivus Cloud? —— 向量数据库选型的深度剖析与实战分享
在当今这个数据驱动的时代，向量数据库作为处理非结构化数据的重要工具，正逐渐受到业界的广泛关注。OPPO，作为全球知名的智能手机制造商，也在这场技术变革中积极探索和实践。他们在向量检索的道路上，从最初的单机解决方案，到分布式向量检索服务的尝试，再到最终引入Mlivus Cloud这一开源解决方案，经历了一系列的摸索和优化。作为大禹智库的向量数据库高级研究员，同时也是《向量数据库指南》的作者，我将从专业角度为大家剖析OPPO为何选择Mlivus Cloud，并分享一些实用的选型经验和实战技巧。
一、分布式向量检索的局限与挑战
OPPO在早期的向量检索实践中，通过数据分片和服务发现等技术手段，成功地将向量检索从单机推向了分布式时代。然而，这个系统仍然存在一些不足。数据和节点之间的紧密绑定，使得集群的扩展变得不那么丝滑。当数据量激增时，需要增加新的节点来分担压力，但数据和节点的重新分配却是一个复杂而耗时的过程。此外，向量检索结果的合并、检索过程中的失败处理等问题，也是分布式向量检索服务中亟待解决的难题。
面对这些挑战，OPPO决定引入更加稳定、高效的开源解决方案——Mlivus Cloud。在选择向量数据库时，他们综合考虑了性能、容量、扩展性、运维难度和成本等多个方面。
二、向量数据库选型的关键要素
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